La implementación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa se ha convertido en una prioridad para muchas empresas que buscan optimizar la gestión de datos y mejorar la experiencia de usuario. Un enfoque clave para lograrlo es la integración de fuentes de datos relevantes, que requiere una inversión significativa en tiempo, recursos humanos y tecnológicos.
Para construir una aplicación conversacional que utilice inteligencia artificial generativa, las empresas deben desarrollar conectores para sus fuentes de datos, lo que permite indexar información para facilitar su acceso a través de modelos de lenguaje de gran escala. Este proceso incluye la selección de un índice que facilite la búsqueda semántica y vectorial, la creación de una infraestructura para recuperar y clasificar datos, así como el desarrollo de aplicaciones web robustas que puedan interactuar con los usuarios.
Un ejemplo destacado es Amazon Q Business, un asistente totalmente gestionado y potenciando inteligencia artificial generativa que permite a las organizaciones obtener respuestas rápidas y relevantes a preguntas críticas, generar contenido y ejecutar tareas de manera segura. Esta herramienta proporciona conectores nativos que permiten integrar y sincronizar datos de múltiples repositorios, incluyendo plataformas como ServiceNow, Microsoft SharePoint y Salesforce.
No obstante, muchas organizaciones almacenan información relevante en formatos no estructurados en intranets o sistemas de archivos que no son accesibles mediante estos conectores nativos. Para abordar este desafío, Amazon Q Business ha introducido un conector de fuente de datos personalizado que permite cargar contenido desde una gama más amplia de fuentes de datos.
Este conector personalizado permite a las empresas obtener información valiosa de aplicaciones de terceros mediante la integración de inteligencia artificial generativa y procesamiento de lenguaje natural. Al configurar un conector personalizado, las organizaciones pueden mejorar su capacidad para realizar preguntas específicas sobre sus políticas y procedimientos internos, como consultas sobre políticas de beneficios para empleados o la identificación de responsables de datos.
La solución se demuestra a través de la configuración de políticas empresariales ficticias en un ejemplo de aplicación, donde se establecen controles de acceso basados en permisos de usuario. Esto permite que distintos usuarios, dependiendo de sus credenciales, accedan a diferentes niveles de información y generen respuestas precisas a sus consultas utilizando tecnología de vanguardia en inteligencia artificial.
A medida que más empresas adoptan soluciones de inteligencia artificial generativa como Amazon Q Business, la forma en que gestionan y aprovechan sus datos está evolucionando, lo que les permite no solo ser más eficientes, sino también innovar en sus ofertas y respuestas a necesidades de negocio.
